【摘 要】
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垃圾短信过滤是一个文本分类问题。如何设计分类器，可以在训练样本较少的情况下达到可观的精度是一个重要的问题。本文对传统分类器的结构加以改进，设计了一种基于潜在中间层的两级分类器，每级用贝叶斯方法实现。进一步地，将朴素贝叶斯分类器与之加权结合。实验结果表明，两级分类器大幅度提升了分类错误率的收敛速度。组合分类器在此基础上提高了训练样本较多时的精度，集成了两者的优点。
【出 处】
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第五届全国信息检索学术会议CCIR2009
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垃圾短信过滤是一个文本分类问题。如何设计分类器，可以在训练样本较少的情况下达到可观的精度是一个重要的问题。本文对传统分类器的结构加以改进，设计了一种基于潜在中间层的两级分类器，每级用贝叶斯方法实现。进一步地，将朴素贝叶斯分类器与之加权结合。实验结果表明，两级分类器大幅度提升了分类错误率的收敛速度。组合分类器在此基础上提高了训练样本较多时的精度，集成了两者的优点。
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